保修服务作为厂家业务经营的重要组成部份, 准确的保修预测是平衡客户服务水平的驱动力。统计分析保修资料, 售后评估产品质量, 运用保修资料逆向运筹一直以来被厂家所忽略。 海量的保修数据中隐藏着大量可用信息, 但基于各种原因, 很难得到有效挖掘, 无法为厂家的营运策略提供可靠参考。
Wareconn 保修云平台大数据功能即可为用户有效解决从数据收集、整理到加工、分析之难题, 将数据进行专业化处理, 通过”加工”实现数据的”增值”。 Wareconn 保修云平台大数据功能主要分为保修统计、质量分析、保修预估、服务决策、保修费用五个阶段：
藉由Wareconn保修管理及维修服务产生的巨量资料, 经过数据过滤后, 进行资料统计分析, 分批次、分产品、分部件的以图表展示保修数量情况。
在保修资料的基础上辅以制造资料, 有效分析产品的质量情况, 为制程改进, 提升质量, 提供坚而有效的依据。
应用数学模型科学预测未来保维修数量及备品数量, 在保持较高客户服水平的同时, 有效控制库存投资, 提高库存资产回报率。
有效运用科学预测, 实施逆向思维, 通过模拟保修条件, 提供最优效益方案。
依托科学预测, 准确掌控已发生的保修费用, 将发生的保修费用, 已经未来的保修费用。
Wareconn保修云平台将用完备的大数据功能满足您对保修服务资讯挖掘的想像。
保修数据多维度分析, 增强数据可视化。
统计产品不良率, 加强产品质量把关, 提升服务质量。
运用数学模型,预估未来保修数量, 降低运营成本。
依据产能及报废率, 预估备品数量, 达到降本减存。
测算运营成本,预测未来出, 降低运营风险。
模拟保修设定,可计算预计花费, 作为决策参考。
.png)
设定出货数据及保修数据
.png)
海量数据中筛选出有效保修数据多层次查询保修信息
.png)
通过数据筛选及处理,多维度分析产品质量
.png)
创建、选择预测模型,相同数据集可使用不同模型预测
.png)
依托模型预估未来保修及备品; 亦可返回使用其他模型, 进行预测数据比对,以求最优
使用备品逻辑, 参考未来保修, 预估未来备品需求
资料统计已发生保修费用,预估未来保修费用,助力决策
增值预估服务, 反向模拟服务决策,达到方案效益最大化
创建数据集
建立海量数据基础
抓取或上传出货数据
铺垫质量分析
海量保修数据中捞取有效数据
对保修数据进行专业化处理
依客户、料号等因素分析保修数量
将有效的保修数据筛选、加工
依批次、服役月等因素分析批次不良
将有效的保修数据筛选、加工
依保修原因、保修判定等分析产品不良并绘制帕累托图
解决多样数据类型
筛选整机下部件保修数据
实现数据增值
过滤批次实际出货数据
多维度统计分析某批次不良率
过滤产品实际出货数据
多维度统计分析某产品不良率
整理分析整机下部件有效数据
绘制部件失效时间频次分布图
分析不良率原因
结合出货信息与平台数据
客制化自定义分析图表
